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【51CTO.com快譯】什么是大數據?如何使用大數據分析來預測未來發生的事件?它會顛覆軟件市場嗎?人們需要了解預測分析和大數據的完整指南。

企業是否希望加強和擴展自己的業務?還是開發產品?如果制定了一個從哪里開始的計劃那很好。如果沒有，應該做一些分析。大數據分析有助于企業獲取潛在用戶數據、處理數據、清理數據并獲得有價值的輸出。而且，預測分析可以根據企業過去、現在和未來的業務事件做出預測。

大數據分析在當今市場上的地位如何?

大數據是指原始和大量的信息集，這些信息在研究和分析中變得非常有價值。采用的新技術越多，這些技術積累的數據量就越大。因此，通過分析來利用這些大量信息是非常重要的。而且這種類型的分析需要特定的工具和自動化，因為人類無法通過人工處理大數據，因為這是不可能完成的任務。而使大數據分析的過程實現自動化稱之為大數據分析。

大數據分析是一個龐大復雜的過程，它從不同的角度分析大量數據，以確保存在模式和相關性、市場趨勢和客戶偏好，并在分析人員的幫助下做出正確的業務決策。因此，大數據分析是任何行業組織的首要任務之一。

大數據分析的好處是什么?

根據研究機構Allied Market Research公司發布的一份調查報告，到2027年，全球大數據和商業分析市場規模預計將達到4209.8億美元，從2020年到2027年的復合年增長率為10.9%。這也不足為奇，因為企業可以從使用大數據分析軟件和工具以及制定數據驅動的決策以改善業務成果。最常見的改進可能包括有效營銷、新收入、客戶個性化，以及提高運營效率，從而使企業在市場競爭中名列前茅。

在大數據分析的潛在好處中，可以發現：

• 對以不同來源、格式和類型存在的大量數據進行快速分析。
• 能夠快速做出更好的決策以更有效地制定戰略，改進戰略決策，例如供應鏈和運營。
• 在有效優化業務流程的幫助下，可以節省成本。
• 更深入地了解客戶需求、行為和情緒，這會對營銷洞察產生積極影響，并為產品的進一步開發提供廣泛的信息。
• 更有效地實施從大量數據樣本中提取的風險管理策略。

Analytics Insight公司在其發布的一份調查報告指出了2021年值得關注的十種大數據分析技術，其中包括：

• Apache Hadoop：這是一個軟件庫，它使用簡單的編程模型在計算機集群對大型數據集進行分布式處理。
• MongoDB：這是一個基于文檔的分布式數據庫，主要目的是幫助現代應用程序開發人員開發和使用云計算技術。
• R：為統計計算和圖形創建的免費軟件環境。
• Tableau：這是一個可視化分析平臺，有助于查看和理解可以解決潛在問題的數據。
• Cassandra：這個一種開源NoSQL數據庫，能夠以極快的速度和更高的性能管理大量數據。
• Qlik：這是一種端到端的多云數據集成分析解決方案，可將原始數據轉化為有價值的洞察力，從而彌合所有信息差距。
• Splunk：這是一個數據分析平臺，具有額外的安全性、可觀察性、IT運營以及包括數據處理在內的一切。
• ElasticSearch：這是一個分布式分析引擎，具有RESTful搜索功能，可以解決日益增長的用例。
• Knime：這是一個創建和生產數據科學的軟件，具有簡單直觀的環境，使大數據利益相關者能夠專注于其核心輸入。
• RapidMiner：這是一個端到端的透明數據科學平臺，為構建機器學習模型進行了集成和優化，可以使用可視化工作流設計器或自動建模設計這些模型，并部署機器學習模型，將它們轉化為有益的操作。

大數據分析如何工作?

大數據分析主要利用了4個關鍵流程。這些工作包括數據的收集、處理、清理和分析。以下了解這些關鍵流程。

(1)收集數據

移動記錄、客戶反饋表、從客戶那里收到的郵件、調查報告、社交媒體平臺和移動應用程序是數據分析師可以收集特定信息的來源。不同的企業試圖利用數據收集和提取所有有價值的信息來獲得洞察力和進步。而非結構化或半結構化數據通常非常混亂，如果不使用特定工具，則無法讀取這些信息。

(2)處理數據

在收集數據之后，下一步要使用它將數據存儲在數據池或數據倉庫中，將允許分析師組織、配置和分組大數據，以便為每個請求繪制清晰的圖表，這對于最終結果也將更加準確。

(3)清理數據

為確保處理過的數據分析師的工作是完整和可行的，它必須清除重復數據、不真實輸入、系統錯誤和其他類型的偏差。因此，這一步可以對大數據進行清理，以便在之后獲得更準確的結果。

(4)分析數據

這是最后一個步驟，可以分析收集、處理和清理的原始數據，并有可能提取急需的結果。在這里可以使用：

• 數據挖掘(幫助提取有用且可行的數據模式)。
• 人工智能(使用類人思維探索和提取深度數據分析)。
• 文本挖掘(在人工智能的幫助下，可以從非結構化文本信息池中獲得有意義的信息洞察)。
• 機器學習(使用人工智能讓計算機根據過去的經驗進行學習)。
• 預測分析(基于過去和歷史數據分析對企業的重大預測和未來洞察)
• 深度學習(分析和提取大量非托管數據)

盡管大數據分析有許多分析數據的可能性和方法，但人們需要關注預測分析及其在2021年的表現。

預測分析在當今處于什么地位?

IBM公司表示，大數據預測分析屬于高級分析。它能夠借助歷史數據、統計建模、數據挖掘和機器學習來預測未來的結果。企業借助可預測的數據模式，使用預測分析來了解其風險和機遇。

預測分析也屬于大數據和數據科學。如今，很多企業使用事務數據庫數據、設備日志文件、圖像、視頻、傳感器和其他數據源來獲得洞察力。企業可以借助深度學習和機器學習算法從這些數據中提取信息。那么能從數據提取中得到什么?將會看到數據范圍內的模式，并能夠預測未來的事件。例如，算法方法包括線性和非線性回歸、神經網絡、支持向量機和決策樹。

預測分析在銀行、醫療保健、人力資源、營銷和銷售、零售和供應鏈等行業中最有用。根據Statista公司發布的一份調查報告，隨著越來越多的企業將預測分析大數據技術用于各行業領域，預計到2022年，分析大數據市場有望實現110億美元的收入。

通常情況下，有三種類型的預測分析業務可以應用于：

• 預測建模
• 描述性建模
• 決策建模

(1)預測建模

預測建模需要統計數據才能預測結果。預測建模的主要目標是確保不同樣本中的相似單元具有相似的性能，反之亦然。例如，可以借助預測建模來預測客戶的行為和信用風險。

(2)描述性建模

描述性建模傾向于將客戶劃分為多個組來描述數據集中的某些關系。因此，將獲得客戶和產品之間不同關系的摘要，例如考慮年齡、地位、性別等產品偏好。

(3)決策建模

決策建模顯示了決策中元素之間的清晰關系。這些可能是數據、決策和預測結果。了解元素之間的關系可以潛在地預測未來結果，增加所需結果的可能性。

預測分析的好處是什么?

企業可以在預測分析的幫助下獲得8項主要好處。因此，應用于預測分析可以：

• 讓企業在市場上更具競爭力
• 開辟新產品(服務)機會
• 優化產品(服務)的性能
• 根據分析內容獲得洞察力
• 根據客戶偏好獲取見解
• 減少成本浪費和風險
• 立即解決問題
• 100%滿足用戶需求
• 改善協作

預測分析的其他潛在好處是檢測：

• 警告可能的欺詐行為
• 模式一致性，以便改進
• 可以防止的非法行為
• 可以優化的營銷活動缺陷
• 可以了解客戶購買偏好
• 規劃可以增強的勞動力優勢
• 可以分析客戶流失率
• 可以分析競爭對手的進展

預測分析如何工作?

為了利用預測分析，企業的業務都應該由業務目標驅動。例如，企業的目標可能是降低成本、優化時間和消除浪費。其目標可以在其中一個預測分析模型的幫助下得到支持，以處理大量數據并接收最初所需的結果。

基于上面的解釋，可以定義一些應用于預測分析的基本步驟。例如，要預測銷售收入，必須：

步驟1：從多個來源獲取數據，尤其是具有產品銷售數據、營銷預算和國內生產總值(GDP)的數據。

步驟2：從任何不必要的成分中清除數據，并根據相似的數據類型對其進行累積或分組。

步驟3：創建預測模型。例如神經網絡可用于收入預測。

步驟4：將模型開發到生產環境中，并使其可通過其他應用程序訪問。

大數據分析和預測分析比較

在某些情況下，大數據和預測分析聽起來很相似，但它們絕對不是一回事。因此以下研究一下預測分析和大數據比較，以了解它們之間有什么不同。

如何使用大數據進行預測分析?

為了預測未來事件，預測分析可以識別有意義的大數據模式，還可以應用于當前、過去和未來的未知數據。使用大數據的預測分析能夠提供有價值的商業智能信息。

為了產生影響，大數據中的預測分析有幾種工作模型，其中包括：

(1)決策樹

該模型看起來像一棵樹，其中樹枝表示可用的選擇，而樹葉表示決策。該模型使用簡單，可以為企業節省緊急決策的時間，在短時間內預測最佳結果。

(2)回歸

該模型用于統計分析，企業擁有大量數據并需要確定某些模式。此外，輸入之間應該存在線性關系。該模型構成了一個公式，該公式顯示了數據集中所有輸入之間的具體關系。

(3)神經網絡

這個模型在某種程度上模仿了人腦的工作機理。它處理應用于人工智能和模式識別的復雜數據關系。需要了解輸入和輸出之間的關系或需要預測事件的大量數據存在的問題，因此該模型成為一個有用的工具。

(4)使用預測分析的行業和項目

需要分析大量數據的行業正在積極使用大數據進行預測分析。這些行業其中包括：

• 衛生保健
• 零售
• 銀行業
• 制造業
• 公共交通工具
• 網絡安全

更適合使用大數據和預測分析的項目是：

• 用于網絡安全的大數據
• 健康狀況預測
• 云服務器異常檢測
• 招聘大數據職位
• 大數據收集中的惡意用戶檢測
• 游客行為分析
• 信用評分
• 電價預測

該列表可以更進一步擴展，因此預測分析幾乎適用于任何地方。

結論

大數據分析和預測分析都可以通過分析、分組和清理所有不相關信息的消費者數據集幫助企業推進業務發展。大數據預測分析使企業能夠展望未來，并根據過去的經驗、現在的實踐以及預先規劃的未來方向向前發展。

原文標題：Complete Guide to Predictive Analytics and Big Data Analytics，作者：Nazar Kvartalnyi

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